复杂杂波背景下海洋SAR图像中舰船目标的检测

针对卫星SAR图像海洋背景和舰船目标特点,文献[1]提出了基于小波多分辨率分析的卫星SAR海洋图像舰船目标检测的新方法。在此基础上,本文针对不同海情杂波服从不同概率密度分布的特点,讨论了复杂杂波背景下基于小波变换检测海洋SAR图像中舰船目标的性能,给出了不同海情下的检测性能,并与传统门限检测方法比较,给出了不同信杂比下虚警概率曲线。仿真结果表明,该方法实用、有效。     

基于统计特性的SAR海洋图像纹理分析方法

SAR的出现为人们监测、研究、利用和开发海洋提供了新的方法和手段。利用SAR图像对海洋波浪、浮冰块、内波、海底地形、船舶及其航迹等的研究都取得了明显的进展，大部分海洋现象表现为具有特定纹理分布的SAR图像。该文研究了基于K分布的海洋SAR图像纹理特征以及纹理参数的估计方法，并利用纹理参数判断海洋现象，为海洋环境监测和海洋现象识别提供途径。文中方法对检测局域范围海洋弱信号有较好的效果。     

海南发射场测控雷达海杂波建模与仿真

海南发射场雷达测控设备工作时面临着较严重的海杂波影响,为此需要建立准确的海杂波模型,研究和掌握海杂波的性质。研究了球不变随机过程法(SIRP)产生相参相关K分布海杂波的仿真模型;其中,采用了基于复倒谱的方法来产生相关高斯随机序列;最后,开展了仿真实验。结果表明,本方法模拟产生的海杂波在概率分布和功率谱特性上与理论值都吻合,说明该方法是准确和有效的。该方法对开展海杂波条件下测控雷达检测性能研究和杂波抑制方法研究都有重要意义。     

蒸发波导下海杂波对雷达探测的影响分析

为了分析蒸发波导下海杂波对雷达探测的影响,以K-分布模型作为研究对象,采用基于球不变随机过程(SIRP)法对其进行仿真;通过分析仿真结果确定了K-分布海杂波形状参数、蒸发波导高度和雷达探测距离之间的关系。结果表明,蒸发波导高度越高,海杂波降低雷达的探测性能越明显。相关结果可以为新型雷达系统的设计及实际应用起到指导性作用。     

修正的K-分布海杂波仿真模型和新的海杂波功率谱描述方法

为有效仿真时空相关海杂波和准确地描述海杂波的功率谱,提出一种基于球不变随机过程(SIRP)修正的时空相关二维K-分布海杂波仿真模型,以特征函数为桥梁给出一种新的海杂波功率谱描述方法。对生成杂波序列的时间和空间相关特性、幅度分布特性以及功率谱进行分析,并比较了常用的高斯函数模型与新的功率谱函数模型之间的差异。实验仿真和实测数据表明,修正的仿真模型是有效的,新推导的功率谱函数模型比高斯函数谱模型更能准确描述K-分布的功率谱。     

相参相关K分布机载雷达杂波仿真

为了研究机载雷达杂波环境下的信号处理问题,采用球不变随机过程法对相参相关K分布杂波进行了仿真,球不变随机过程法可以对杂波的边缘概率密度函数和自相关函数进行独立控制,并且高阶概率密度函数可以显示表达,从而克服了零记忆非线性变换法中非线性变换对自相关函数的影响。最后介绍了仿真模型和仿真方法,从而证明了该方法的有效性。     

蒸发波导环境中雷达二维海杂波仿真

提出了一种大气波导环境下的K分布雷达海杂波仿真方法,仿真了二维海杂波序列.该方法采用射线描迹和抛物方程模拟蒸发波导中电磁波的传播过程,结合雷达方程计算K分布参数,利用球不变随机过程仿真产生K分布海杂波.该二维序列一维为时间,另一维为距离,时间为相关时间,频谱为高斯谱;相邻距离单元之间独立,K分布参数在距离上慢变化,可以认为距离上符合独立同分布假设.文中的二维海杂波序列可应用于雷达海杂波信号模拟中,作为海杂波反演大气波导中的杂波信号,亦可用以分析雷达在不同波导环境中的超视距探测性能.     

基于分数阶矩和NM单纯形算法的海杂波参数估计

针对海杂波K分布形状参数和尺度参数的估计问题,提出了基于分数阶矩和NM单纯形算法的参数估计,首先采用分数阶矩估计法作为形状参数和尺度参数的初始值,然后利用NM单纯形算法进行数值搜索获得K分布形状参数和尺度参数的估计值。与实测的X波段海杂波概率密度函数对比表明,K分布优于Gamma分布和Weibull分布,其估计值与实测值最相吻合,且具有最小的均方根误差。对于一维的海杂波来讲,该方法是一种计算效率适中的算法。     

基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法

K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于|z|rlg|z|混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数值下的参数估计具有较好的适应性,并且在值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。     

SAR图像局部窗口K-分布目标检测算法

该文分析了双参数CFAR算法和K-分布CFAR算法的特点,将双参数CFAR算法局部窗口的概念应用到K-分布CFAR检测中,适应了SAR图像海面背景复杂且局域性强的情况,获得了较好的检测效果。